1 de diciembre de 2017

LAS LEYES DE LA ESTUPIDEZ HUMANA

En 1976, un profesor italiano que impartía clases en Berkeley, Carlo M. Cipolla, escribió un magistral ensayo sobre lo que él percibía como una de las mayores amenazas de la humanidad: la estupidez. Para Cipolla, los estúpidos son abundantes, son irracionales y causan problemas sin generar beneficio para nadie. No hay defensas para la estupidez. Si descubre un estúpido, evítelo. El resto de la población se ve obligada a trabajar el doble para paliar los efectos destructivos de la estupidez.

Cipolla segmentó los perfiles humanos en una genial matriz. Podemos encontrar individuos que, en su toma de decisiones, generen valor para ellos mismos, o lo destruyan. Y, en cada caso, podemos encontrar individuos que generen valor para la comunidad, o lo destruyan. Aquéllos con la habilidad suficiente para crear valor para el conjunto, generando a su vez beneficios para ellos, son los llamados “inteligentes”. Un inteligente puede aprovechar a la comunidad para sus propios fines, pues todos salen ganando. Es el famoso “win-win”, o comportamiento cooperativo.  Pero si, para conseguir beneficios propios, destruimos valor para el conjunto, entonces somos unos “malvados”. Por el contrario, si para generar valor para el conjunto sacrificamos beneficios propios, seremos unos “ingenuos”. Finalmente, si con nuestras acciones destruimos valor para todos (para nosotros y para los que nos rodean), entonces somos unos “estúpidos”.

Cipolla progresó en su razonamiento, proponiendo cinco soberbias leyes de la estupidez:

1- Siempre, e inevitablemente, tendemos a subestimar el número de estúpidos en circulación. Pensamos que los que nos rodean son inteligentes por defecto, pero el número de estúpidos siempre es superior a nuestras percepciones. Básicamente, porque creemos que el comportamiento estúpido es imposible por absurdo (hasta que queda en evidencia, en ocasiones a niveles inimaginables), y porque muchos estúpidos se esconden tras importantes cargos, posiciones, o niveles educativos.

2- La probabilidad de que una persona sea estúpida es independiente de cualquier otra característica de esa persona. La estupidez es transversal, y aparece independientemente de la raza, sexo, religión, nacionalidad, profesión, edad, educación, preferencias políticas, experiencia o cualquier otra característica de la persona.

3- Un estúpido no puede evitar causarse daño a sí mismo, causando a su vez daño a su entorno. Para Cipolla, esta era la “Regla de Oro de la Estupidez”. Los inteligentes pueden llegar a entender el comportamiento perverso o ingenuo, pues, al fin y al cabo, ambos son racionales. Un malvado buscará su beneficio aún a perjuicio del de otros, pero su egoísmo puede llegar a interpretarse. A un ingenuo no le importará tener pérdidas personales si el conjunto sale ganando, y eso puede entenderse como "generosidad". En ambos casos, una vez identificado el perfil, su comportamiento es previsible. Sin embargo, los estúpidos son irracionales y, por tanto, volátiles e imprevisibles. Pueden tomar decisiones absurdas, suicidas y autolesivas, estropeando lo que tocan, comprometiendo al que interacciona con ellos, generando pérdidas por donde pasan e insistiendo en sus errores.

4- Un no-estúpido tiende a desestimar las consecuencias catastróficas de relacionarse con un estúpido. Tratar con un estúpido, en cualquier circunstancia, es un error de consecuencias imprevisibles. La magnitud de la estupidez puede no tener medida. Como decía Einstein, “sólo hay dos cosas infinitas: el universo y la estupidez humana (y de lo primero, no estoy seguro)”.

5- Un estúpido es más peligroso que un malvado. A fin de cuentas, el comportamiento y las maniobras de un malvado son comprensibles (busca su progreso personal a toda costa), y por tanto sus objetivos son previsibles y anticipables. Sin embargo, el estúpido goza de estupidez creativa: jamás dejará de descolocarnos con nuevas ocurrencias absurdas.

Yo añadiría una sexta ley (ésta, de cosecha propia): La estupidez atrae más estupidez. Dado que los inteligentes y los malvados los evitarán para impedir que les generen perjuicios, los estúpidos tienden a trabajar preferentemente con otros estúpidos. A ellos, se les suelen añadir ingenuos, a los que no les importa hacerse daño a sí mismos. Los cúmulos de estúpidos e ingenuos tienden a crear sus propias creencias y códigos de comportamiento. Derivan en subculturas y clanes. Si un malvado detecta una oportunidad para él en un cúmulo de estúpidos e ingenuos, y se pone a liderarlos, la resultante puede derivar en secta.

Para Cipolla, nada se puede hacer con los estúpidos. Como la proporción de estúpidos en todas partes es la misma, la diferencia entre sociedades que colapsan bajo el peso de sus cúmulos de estúpidos, y aquéllas capaces de prosperar, se debe a la mayor o menor habilidad y capacidad de trabajo de los no-estúpidos, que evitarán que los estúpidos copen posiciones de poder, y que, en todo caso, se verán obligados a compensar los desastres creados por ellos.


Mire a su alrededor, y analice cuántos estúpidos detecta. Aléjese de ellos. Es imposible anticipar su comportamiento. Cuando se enfrente a un estúpido, estará en desventaja competitiva, pues usted será cautivo de su propia racionalidad, mientras que el estúpido será incapaz de calibrar las consecuencias destructivas de sus actos.

24 de noviembre de 2017

LAS 10 FUNCIONES DEL CIO

Se está consolidando la figura del Chief Innovation Officer (CIO) como máximo responsable de la innovación corporativa. En ocasiones, incluso al nivel de un director general, dependiendo del consejo de administración o de la presidencia. Mientras el máximo responsable ejecutivo (CEO) se centra en la gestión del día a día, en maximizar la eficiencia operativa y en expandir y fidelizar los clientes actuales, el máximo responsable del proceso innovador (CIO), se responsabiliza de la generación de nuevo conocimiento e ideas, y del desarrollo de las unidades de negocio del futuro (a menudo, alejadas del núcleo operativo y de los mercados actuales). Con este despliegue organizativo se resuelve el dilema explotación – exploración, que sabemos que requiere de perfiles de liderazgo, culturas organizativas, sistemas y procesos de naturalezas diferentes.

¿Cuáles son las 10 funciones básicas del CIO? Fundamentalmente:

1- La creación de un ecosistema corporativo de innovación abierta. La innovación, especialmente la más disruptiva, difícilmente se originará dentro de la estructura operativa clásica. Los empleados y directivos del core business están atrapados por el viejo paradigma, e intentarán seguir conduciendo hacia el futuro mirando por el retrovisor. Hoy sabemos cuán necesarios son los flujos de información, conocimiento e ideas externos para dar lugar a innovaciones de mayor nivel de diferenciación. Pero para conseguir estandarizar esos flujos, es importante rodearse de una constelación de agentes (proveedores, clientes, universidades, centros de investigación y tecnología, expertos, consultores, líderes de opinión, emprendedores…) que nos aseguren una aportación constante de nuevas ideas y conocimiento. El deal flow (aportación de ideas) es la mano que mece la cuna de la innovación.

2- El establecimiento de focos de innovación alineados con la estrategia corporativa. La exploración fuera del core business ofrece posibilidades infinitas. ¿Por dónde empezamos? ¿Intentamos innovar en producto? ¿En proceso? ¿En formas de comunicar? ¿En modelo de negocio? ¿En experiencia de consumidor? ¿En tecnología? Y, ¿sobre qué campos de futuro exploraremos? ¿Queremos desarrollar oportunidades sobre sostenibilidad medioambiental que posicionen nuestra empresa en ese campo? ¿Queremos ser los primeros es trabajar y expandir las posibilidades en internet de las cosas? ¿O en inteligencia artificial? ¿Queremos desarrollar un nuevo nicho de mercado, para perfiles de edad diferentes a los que abordamos actualmente? ¿O queremos abordar otros mercados, ajenos a los actuales, pivotando sobre nuestras capacidades esenciales? Todo ello son preguntas que deben responderse desde un planteamiento estratégico de la innovación, determinando la dirección de la misma mediante áreas focales de especial potencial de crecimiento, sobre las cuales centrar el proceso explorador.

3- La generación sistemática de ideas. El ecosistema de soporte es una estructura externa a la organización. Una vez determinados los focos de innovación (las áreas prioritarias para explorar), es preciso activar ese ecosistema mediante una sistemática de búsqueda consciente y deliberada de oportunidades. Para ello, el CIO debe programar reuniones periódicas y dirigidas con los agentes del ecosistema, hibridándolos con personal interno y con perfiles ajenos (expertos, emprendedores con experiencia en las áreas de potencial innovación, diseñadores, tecnólogos -e incluso, por qué no, artistas, escritores, pintores, o personas con especial sensibilidad creativa-) para que participen en las lluvias de ideas. En este ámbito, es importante trabajar con metodologías específicas de creatividad. El objetivo: la generación de carteras sistemáticas de ideas susceptibles de ser convertidas en nuevos proyectos de innovación.

4- La prospectiva de nuevas tecnologías de futuro. El CIO debe responsabilizarse también de la generación de nuevo conocimiento, realizando un seguimiento exhaustivo de las nuevas tecnologías emergentes (para ello, existen metodologías e instrumentos avanzados de prospectiva tecnológica), y evaluando el potencial impacto que pueden tener en el core business; y las posibilidades de apalancamiento de nuevas oportunidades en base a las mismas a lo largo de todas las dimensiones del negocio. El objetivo: ser los primeros en capturar las oportunidades de las tecnologías emergentes. Para ello, suele ser preciso realizar I+D exploratoria con apoyo de los agentes del ecosistema. El CIO es también el responsable de la articulación y buen funcionamiento de los procesos de I+D de la empresa.

5- La selección de ideas para convertirlas en oportunidades reales de negocio. Las ideas (provenientes de detección de nuevas oportunidades en el mercado, o de nuevo conocimiento técnico) se convierten en oportunidades reales mediante procesos de selección y filtro, que deben responder a criterios muy pautados, cualitativos y cuantitativos. El CIO debe establecer matrices de decisión, y presentar las propuestas, bien documentadas, al consejo de administración. Los procesos de selección de ideas pasan por evaluaciones del tamaño del mercado, del grado de diferenciación de la propuesta, de la posibilidad de obtener ingresos recurrentes, de la existencia de sinergias con el core business, o de la posibilidad de proteger la innovación, entre otras.

6- La constitución y seguimiento de equipos de innovación. Una vez seleccionadas las ideas, se deben constituir equipos de desarrollo de las mismas. Las ideas se convierten en nuevos proyectos, liderados por equipos humanos. Los equipos de innovación deben estar formados por individuos con mentalidad emprendedora, orientados a la iniciativa y a la acción. En ocasiones, a la improvisación. Deben explorar territorios de negocio alejados del core business tradicional. Y deben estar incentivados de acuerdo con resultados asociados al valor que generan. Un sistema de innovación eficiente es capaz de atraer talento hacia los procesos de innovación, tanto por el reto que suponen, como por el potencial aprendizaje adquirido, como por los beneficios personales que se vayan a obtener. El CIO debe diseñar ese sistema de incentivos, seleccionar a los integrantes de los equipos, y pactar todo ello con el CEO.


7- La dosificación de recursos a modo de “capital riesgo corporativo”. El inicio de un proyecto de innovación es el momento de máxima incertidumbre del mismo. Debe ser, por ello, el momento de mínima inversión. Las fases iniciales del proyecto son fases de recogida de información, análisis e investigación (sin inversiones hard). La incertidumbre disminuye a medida que tenemos más datos, y contrastamos las sucesivas hipótesis de mercado que se van planteando. El CIO debe ir dosificando recursos crecientes a medida que se constaten las posibilidades de éxito real del proyecto, en aproximaciones de inversión escalada y creciente. Las fases iniciales son de prueba y prototipaje, y las inversiones importantes (si las hay) se deben dar en las fases finales, de proximidad al mercado. La lógica de avance de proyectos debe ser “stage-gate” (pasa/ no pasa en un sistema de evaluaciones o puertas de control), con una lógica similar a la del capital riesgo. El presupuesto de innovación (gestionado por el CIO) es un presupuesto de capital riesgo corporativo. Para algunos proyectos, en fases de incubación y aceleración, se contemplarán coinversiones con otros posibles socios, y la creación de spin-out’s corporativas. Es aconsejable disponer de “comités de innovación abierta” (con expertos externos) de soporte al CIO, a modo de “consejos de administración” del proceso de innovación o “comités de inversión”, en los cuales se debatan las decisiones sobre el avance de los proyectos.

8- El aprovechamiento de los sistemas de apoyo a la innovación. Todo país competitivamente sano, y aspirante a seguir en ese estado, debe disponer de sistemas de soporte a la I+D: ayudas directas, créditos blandos, fiscalidad favorable, compra pública innovadora, préstamos participativos… Las diferentes capas administrativas ofrecen diferentes instrumentos de apoyo (sistemas regionales, nacionales o continentales de I+D), en ocasiones de difícil comprensión y gestión. Es misión del CIO optimizar los recursos y retornos financieros de la innovación, conociendo y usando el mapa de instrumentos existentes.

9- La generación de un cuadro de indicadores de seguimiento del proceso innovador. El CIO debe diseñar y gestionar un cuadrante de indicadores (KPIs, Key Performance Indicators) del proceso innovador. Indicadores que pueden ser de input (presupuesto de innovación, personas destinadas, comparativa de recursos destinados respecto a la media del sector…), intermedios (número de ideas generadas, número de proyectos en curso, número de patentes registradas, desviaciones en los presupuestos, time-to-market de las ideas…), y finalistas (porcentaje de facturación debida a los proyectos de innovación, porcentaje de facturación de productos de menos de 3 años, beneficios de las patentes comercializadas, beneficios de las nuevas unidades de negocio, retorno sobre las inversiones en innovación…)

10- La retroalimentación hacia el core business de las oportunidades sinérgicas. El CIO ha de realimentar el core business con el nuevo conocimiento y las ideas generadas, apoyando la industrialización o la puesta en marcha de dichas ideas en la estructura del núcleo de negocio (si se precisan recursos internos -como líneas de proceso- para desarrollarlas). Por último, el proceso innovador, dirigido por el CIO, ha de erigirse en el gran proceso de información, conocimiento e inteligencia competitiva del core business.


CIO frente a CEO. Exploración frente a Explotación. Innovación frente a excelencia operativa. Dos dimensiones de la actividad empresarial, ambas imprescindibles, que deben convivir, compenetrarse y apoyarse mutuamente, manteniendo culturas, procesos, sistemas y perfiles de liderazgo diferentes. La emergencia y consolidación de la figura del CIO, complementaria a la del CEO, se apunta como la gran solución al dilema de la ambidextria organizativa, uno de los grandes caballos de batalla del management del siglo XXI.

18 de noviembre de 2017

HUMANOS DIGITALES

La tecnología está avanzando a pasos agigantados en la reproducción artificial de habilidades reservadas hasta ahora, exclusivamente, a los humanos. Habilidades motrices, cognitivas y sociales. Éste es un campo en el que veremos cosas extraordinarias en los próximos años. Mientras la imagen mental que tenemos de los robots es la de unos torpes androides con dificultades incluso para andar, esta semana, la empresa Boston Dynamics ha mostrado su última generación de robots Atlas, capaces de… ¡dar saltos mortales hacia atrás! Una auténtica maravilla de la ingeniería mecánica y el software de control, algo que los expertos, hace sólo un año, pensaban que tardaría décadas en conseguirse.



Pero el progreso no solo se materializa en las capacidades motrices, que cada vez se aproximan más a las humanas. AVA, un avatar digital desarrollado por la empresa Autodesk, junto con Soul Machines (start-up especializada en inteligencia artificial para simulación de emociones humanas), está equipado con un sistema nervioso virtual capaz de convertirse en una fuente de empatía ante posibles interlocutores humanos. AVA es una creación digital hiperdetallada, en gráficos 3D, a imagen de un humano real. Soul Machines está comercializando líneas de avatares digitales para uso en procesos de atención al cliente. Air New Zealand está empezando a utilizarlos. Los avatares están creados mediante modelación por computador de la estructura ósea, la piel, y las expresiones que configuran naturalidad y aspecto humano real a la cara. Mientras Autodesk provee el diseño gráfico hiper-realista, Soul Machines dota a los avatares con inteligencia artificial para interpretar las expresiones de los clientes, adaptar sus propias expresiones faciales, y modular la voz para mantener una conversación real. El modelo de negocio en costumer service está claro: en lugar de contratar una persona, una empresa podrá alquilar horas de su avatar digital como un servicio web. 



En medio de todas estas corrientes futuristas que hoy nos están invadiendo, yo no creo en la famosa “singularidad” (momento mítico, punto de inflexión en el cual una máquina podría tener una inteligencia superior al hombre). Para algunos futuristas, ese momento sería como un “agujero negro”, más allá del cuál es imposible adivinar qué puede pasar. No hay visibilidad tras la singularidad. Lo que sí creo es que pronto superaremos el “test de Turing” (según el cual un humano interactuará con una máquina sin darse cuenta de que es una máquina -pensando que es otro humano-). Ese momento está a punto de llegar.  Los próximos años veremos un progreso sin precedentes en la adición de atributos humanos a las máquinas. Pensemos en cómo era un avión en 1901, cuando los hermanos Wright consiguieron que su primer prototipo volara. Pensemos en cómo es un moderno Eurofighter. Si el progreso en el desarrollo de humanos digitales es similar, y Atlas o Ava son comparables al primer aeroplano de los hermanos Wright, al ritmo actual de cambio tecnológico, muy muy pronto interactuaremos con máquinas pensando que son humanos reales. Al final... ¿llegaremos a enamorarnos de nuestro avatar digital?




14 de noviembre de 2017

LAS CIUDADES MÁS INTELIGENTES DEL MUNDO

EasyParkGroup, una startup dedicada a optimizar datos de aparcamiento en ciudades, ha hecho público su Smart City Index 2017, un completísimo estudio sobre las ciudades más preparadas para el futuro. La investigación analiza 500 ciudades de todo el mundo, evaluando 19 categorías: eficiencia en el control del tráfico, parking inteligente, energía limpia, tratamiento de residuos, educación, ecosistema emprendedor, extensión de WiFi, digitalización de los servicios públicos, edificación inteligente, urbanismo, participación ciudadana, calidad de vida, acceso 4G y protección del medio ambiente, entre otros. Barcelona queda en una honrosa posición 53, por delante de ciudades como Milán (60), Bruselas (63), Lisboa (64) o Hong-Kong (68). Madrid está ligeramente mejor (posición 51).

Este ranking constituye uno de los trabajos de mayor profundidad realizados sobre el tema de las smart cities, elaborado a partir de más de 20.000 entrevistas a agentes públicos y privados de las ciudades analizadas, y aparece en el momento de celebración de la gran feria mundial del campo, el Smart City Expo World Congress de Barcelona, ​​del 14 al 16 de noviembre. Para los autores, una "smart city" debe ser una ciudad fuertemente digitalizada, con penetración de red 4G, alta densidad de puntos WiFi, y muy elevado ratio de uso de telefonía móvil. Pero también debe ser una ciudad sostenible (con extensión de energías renovables) e inmersa en un sistema de tráfico controlado por datos (inteligente y optimizado). Una “ciudad inteligente” está orientada al desarrollo de un ecosistema empresarial innovador y global, con elevada calidad de vida, y con la existencia de un marco institucional y político que potencie la innovación y el desarrollo tecnológico.

La ciudad más inteligente del mundo es Copenhague, seguida de Singapur y de Estocolmo. Copenhague destaca por su vibrante ecosistema de startups, su bajo grado de congestión de tráfico, y su propuesta de convertirse en ciudad totalmente libre de CO2 en 2025. Singapur cuenta con una de las redes públicas de transporte más eficientes del mundo. Estocolmo se caracteriza por el uso de las energías limpias, en un país (Suecia) que ya se alimenta de energías renovables en más del 50%. Entre las 10 primeras ciudades hay cinco de europeas (Copenhague, Estocolmo, Zurich, Amsterdam, y Ginebra), dos de asiáticas (Singapur y Tokio), dos estadounidenses (San Francisco y Boston), y una de australiana (Melbourne). La vieja Europa queda en buena posición en el ranking, especialmente los países del Norte, que hace tiempo que trabajan en su renovado contrato social: los gobiernos disponen las condiciones de contorno idóneas para la innovación y el desarrollo tecnológico (fiscalidad, incentivos, legislación favorable y estrategia a largo plazo), y los agentes privados crecen, generan ecosistemas y crean empleo de calidad. Asia crece y reconfigura el mapa mundial de la innovación, con una brutal apuesta por el desarrollo tecnológico: la zona de Tokyo es la más intensiva en la creación de patentes (94.000 patentes registradas entre 2010 y 2015, mientras Londres ha registrado unas 6.000, y Barcelona unas 2.000 en este periodo). Las emergentes ciudades asiáticas son claramente ciudades "techies", tecnológicamente avanzadas y con una demanda ciudadana muy sofisticada y exigente en nuevas tecnologías. Mientras, en Estados Unidos, San Francisco y Boston siguen liderando la innovación del país. E, incluso en la América de Trump, existen planes estratégicos para conseguir que California y Massachussets se alimenten totalmente de energías renovables 2050.


Una ciudad es un increíble ecosistema vivo y dinámico, con agentes públicos y privados que interactúan y generan valor económico, social y cultural (emprendedores, empresas, instituciones públicas, ciudadanos, consumidores, universidades, centros de investigación, living labs, laboratorios de fabricación (fablabs), incubadoras, aceleradoras, infraestructuras singulares y emblemáticas, centros culturales ...). La extensión de la digitalización, la internet de las cosas y el big data permiten que emerjan capas superiores de inteligencia que optimicen esta dinámica, y conviertan la ciudad en un eficiente sistema productivo e innovador, atractor de talento y generador de bienestar. Grandes megaorbes están surgiendo en el mundo, en un proceso acelerado de urbanización. 65 millones de personas migran cada año del campo a las ciudades, en todo el mundo (y, principalmente, en Asia), convirtiéndose instantáneamente en ciudadanos y consumidores de estándares globales (con acceso a internet, servicios financieros, educación, y salud). Las smart cities ya están maduras. Las ciudades se convierten en grandes laboratorios de innovación y tecnología. Quizás el mundo del futuro no será un mundo de países, ni siquiera de regiones. Como la antigua Grecia, tal vez el mundo que viene es un mundo de ciudades inteligentes.

(Artículo publicado en ViaEmpresa, el 14/11/2017)

9 de noviembre de 2017

LA PRÓXIMA VENTAJA COMPETITIVA

La Inteligencia Artificial (IA) liderará la nueva ola de disrupción digital. Si hace sólo un año nos maravillábamos de cómo una máquina de Google batía al 18 veces campeón mundial de Go, el coreano Lee Sedol, esta semana hemos conocido que la nueva versión del mismo algoritmo ha ganado por 100 a 0 a la versión de hace un año. Y lo ha hecho aprendiendo Go sin intervención humana: observando partidas y jugando contra sí misma. El progreso en la IA es exponencial, y avanza en diferentes frentes. Los algoritmos digitales tienen crecientes capacidades cognitivas, en atributos asociados exclusivamente, hasta hace poco, a los humanos: demuestran estrategia, creatividad y emociones. Parece ciencia-ficción, pero no lo es. La tecnología está lista para saltar al mercado, en una situación similar a la de internet en 1995. Sabemos que tenemos un poder transformador entre las manos, pero no sabemos cómo lo vamos a utilizar, ni qué nuevos modelos de negocio van a emerger. La IA desarrolla pensamiento estratégico y capacidades creativas: algoritmos digitales componen poemas y baladas pop, escriben guiones para cortos cinematográficos, diseñan logos y redactan artículos periodísticos. Aprenden de los trazos de Rembrandt, o de las partituras de Bach para pintar cuadros emotivos y componer sinfonías vibrantes. Sistemas de visión artificial aplicados a la venta identifican el estado emocional o la propensión a la compra de un cliente. En China, estos sistemas se quieren implementar para identificar potenciales criminales en base a su expresión facial. Según investigadores de Oxford, las máquinas serán capaces de traducir lenguajes hacia 2024, desarrollar ensayos completos hacia 2026, y escribir best-sellers hacia 2049. En 2060, la práctica totalidad de tareas humanas podrían ser desarrolladas por algoritmos y robots.

En el mundo empresarial, la IA ofrece una nueva frontera de competitividad: la conquista del conocimiento experto (también llamado conocimiento tácito). Existe un tipo de conocimiento que no puede expresarse en rutinas lógicas, y por tanto no puede programarse en software. Por ejemplo, el mecanismo por el cual identificamos a una persona conocida entre un colectivo de individuos similares, o cómo ganamos maestría intuitiva en la conducción de un vehículo. Es la famosa paradoja del filósofo Polanyi: sabemos más de lo que podemos explicar. Hasta ahora, las máquinas estaban limitadas por el conocimiento humano: sólo procesaban aquello que codificábamos en su software. Ahora ya no. Pueden aprender y reprogramarse de forma autónoma hasta el límite de la eficiencia para tomar decisiones intuitivas y basadas en la experiencia (la suya y la de otros), sea jugando al Go, lanzando promociones de mercado o tomando decisiones estratégicas de inversión. Y cuando aprenden, propagan esa experiencia mediante actualizaciones de software a sus máquinas homólogas. Lo inquietante es que, de acuerdo con Polanyi, el programador humano pierde el control de lo que sucede: las máquinas saben ya más de lo que podemos entender.

Tardaremos poco tiempo en convertir esa capacidad inteligente de generación de conocimiento experto en ventajas competitivas. Las empresas se convertirán en sistemas de proceso de datos, capturando información de sus actividades y de su entorno; y tomando decisiones cada vez más eficientes, aprendiendo de la experiencia. La IA permitirá determinar y potenciar las dimensiones de producto más valoradas por el consumidor, anticipar las tendencias de mercado, segmentar dinámicamente los precios, evaluar la predisposición y el momento de compra idóneo del cliente, e incluso definir una estrategia competitiva, midiendo sus resultados y haciéndolo cada vez mejor. El cerebro digital de la organización será capaz de crear conocimiento experto único. La empresa con mejor estrategia competitiva será aquélla con mayor cantidad y calidad de datos, y mejor estrategia de IA. Las marcas se computerizarán para volverse smart brands. “Creamos marcas inteligentes. La inteligencia artificial es la base de todo lo que hacemos, el núcleo que da poder a esas experiencias”, según el director de innovación digital de Coca-Cola. Microsoft utiliza un sistema de IA para seleccionar los titulares de sus noticias MSN, premiándolo cuando se maximizan las entradas (adaptándose así a las preferencias de sus consumidores). Empresas farmacéuticas usan autómatas en sus procesos de I+D, para rastrear información clave entre miles de publicaciones científicas de su ámbito, y plantear nuevas hipótesis de investigación. Unilever utiliza algoritmos de IA para seleccionar nuevos empleados. JP Morgan, para predecir oportunidades de inversión. Las líneas aéreas de Nueva Zelanda han desplegado avatares digitales interactivos (“digital humans”) como terminales de atención al cliente, capaces de mantener una conversación humana (con habilidades sociales avanzadas), soportados en IA de IBM. 

Las empresas en la frontera digital, que realizan inversiones masivas en IA, se convertirán en los proveedores de inteligencia electrónica de organizaciones de todo tipo. El management requerirá entender el valor estratégico de la tecnología. Pronto, el uso de la IA llegará a la PYME. E igual que en el PC se popularizó la etiqueta “Intel Inside” como factor competitivo, como muestra de potencia de cálculo interna, muy pronto el sistema de IA de la empresa será un elemento crítico de diferenciación.  ¿Cuál será la primera compañía de automoción, gran consumo, distribución o ingeniería que veremos con un “IBM Inside” o un “Google Inside”? ¿Cuál el primer bufete de abogados o el primer consultorio médico? Nuevas cadenas de valor de IA se están formando, y muy pronto sus terminales llegarán a nuestros trabajos, a nuestros smartphones, a nuestros hogares o a nuestros automóviles.

(Artículo publicado en La Vanguardia, el 05/11/2017)


4 de noviembre de 2017

UN REPASO A LOS LÍDERES DE 2017

El año va acabando, y empiezan a aparecer los ránkings. El otoño suele ser época de ránkings, mediciones y evaluaciones. Price Waterhouse ha publicado su estudio anual sobre las empresas más intensivas en I+D. Este estudio es la evolución del legendario Top 1000 R&D Spenders de BoozAllen Hamilton. Ya anticipábamos hace unas semanas el sorpasso de Amazon sobre el antiguo líder, Volkswagen, la última empresa de la vieja economía en ser definitivamente batida del podio de la I+D. Cuatro empresas que operan en la esfera digital la han superado en un año: Amazon, Alphabet (Google), Intel y Samsung. Intel ha sido espoleada por la creciente demanda de microprocesadores para las cada vez más ubicuas aplicaciones de big data e inteligencia artificial. Samsung ha redoblado esfuerzos en I+D para mantener la competitividad de sus Galaxy en la carrera móvil. Estas cuatro empresas han batido la última muralla de la economía analógica. Es de esperar que un torrente de empresas digitales conquisten definitivamente la cima de la economía mundial en los próximos años. Amazon ha incrementado sus inversiones en I+D en un 22’2% en el último año. Alphabet lo ha hecho en un 11,5%, Intel en un 4’72%, y Samsung en un 5’5% mientras que Volskwagen las ha reducido en un 3’3%. Las tres campeonas del ránking invierten un total de 55.400 millones de dólares en I+D, lo que equivale aproximadamente a 3,6 veces el esfuerzo en I+D en España (público y privado). Entre las 10 primeras, 6 compiten en el dominio digital (Amazon, Alphabet, Intel, Samsung, Microsoft y Apple). 3 en farmacia (Roche, Merck y Novartis). Y sólo Volkswagen se mantiene en las posiciones de cabeza como representante del antaño orgulloso sector del automóvil. Toyota, Ford o General Motors, las empresas más intensivas en I+D antes de la crisis, siguen cayendo. El cambio de escenario mundial y la completa digitalización de la economía es un hecho.

También se ha hecho público recientemente el ránking de marcas más valiosas 2017, elaborado por Fortune. Cinco de las marcas más intensivas en I+D aparecen también en el podio de las diez más valiosas: Apple, Alphabet (Google), Microsoft, Amazon y Samsung. El resto: Facebook, Coca-Cola, Disney, Toyota y McDonald’s. 6 de las 10 marcas más valiosas del mundo son ya digitales, algunas de ellas nacidas hace menos de dos décadas.



Las grandes potencias digitales tienen ya presencias del 60% aproximado en los ránkings económicos, consolidando posiciones y realizando esfuerzos crecientes en I+D digital, en campos como machine learning, reconocimiento de voz y texto, visión artificial, o realidad aumentada. Nuevas generaciones de procesadores son exigidas para dar respuesta a las crecientes necesidades de proceso de datos, propulsando los desarrollos y las inversiones en ingeniería electrónica. Las viejas empresas analógicas serán cada vez más dependientes de proveedores digitales para construir capacidades que ahora no tienen. Esa es la dinámica de la generación de nuevas cadenas de valor digitales: alianzas entre gigantes digitales, capaces de ofrecer soluciones de computación e inteligencia electrónica, con viejos líderes industriales, cuyo poder quedará progresivamente diluido en favor de los primeros. Mientras, Tesla, una de las grandes promesas del universo startup que ha querido conquistar el mundo del desarrollo de producto a escala integrándose completamente hacia delante, se encuentra inmersa en su “manufacturing hell” (infierno de producción). Veremos si lo supera: de momento, el ritmo de combustión de cash sigue siendo extremadamente preocupante.

29 de octubre de 2017

BIENVENIDOS A LA ERA DISTRIBUTIVA

Hace años leí un interesante libro de Brian Arthur: The Nature of Technology, What It Is and How it Evolves. En él, Arthur, profesor experto en materias tan apasionantes como la teoría de la complejidad, analiza la esencia de la tecnología: su creación (siempre asociada a un agente humano), y su evolución. El cambio tecnológico es un fascinante proceso de emergencia aleatoria de tecnologías, de variación y selección darwinista de las más útiles, y de complementariedad y competición entre ellas, que ha sustentado progreso humano desde el Paleolítico.

Esta semana he vuelto a encontrar un apasionante texto de Arthur: Where is Technology Taking the Economy?, publicado en McKinsey Quarterly. Según el autor, la tecnología ha creado una “segunda economía”, una economía digital, virtual, y cada vez más autónoma. Me he alegrado de compartir esta visión. En algunos de mis artículos ya he alertado de la posibilidad de que el proceso tecnológico nos lleve a la creación de agentes virtuales, empresas totalmente digitales, capaces de generar valor económico absolutamente sin necesidad de presencia humana. Empresas que analicen digitalmente el contexto competitivo tomen decisiones (mediante algoritmos de inteligencia artificial), ordenen compras, dispongan de cadenas de suministro y líneas de proceso automatizadas, y vendan por canales digitales o mediante avatares en punto de venta sin ninguna presencia humana. Creo factible que empresas como General Motors, Boeing, Merck o Siemens compitan y produzcan en un futuro próximo mediante sistemas de decisión digitales, y robots, casi sin necesidad de personas. Para Arthur, esto marca un punto de inflexión crítico. Si hasta ahora el reto era la generación de valor, ahora es la distribución de ese valor. Yo añadiría más: si el reto del desarrollo económico hasta ahora ha estado en la oferta (perfección de la competencia y la producción), ahora estará en la demanda (estímulo del consumo) con un mercado de trabajo anémico y sociedades empobrecidas en las economías avanzadas. “La política cambiará, las creencias del mercado libre cambiarán, y las estructuras sociales también”, según el autor.

Para Arthur, el fenómeno se debe a entrar en una especie de tercera fase de desarrollo digital (en una lógica similar a la de la 4ª revolución industrial). En una primera etapa (1980-90), desarrollamos procesadores y potencia de cálculo. En una segunda (1990-2000), los conectamos mediante internet. Pero ahora, no sólo conectamos dispositivos y datos, sino que obtenemos patrones y referencias de los mismos. Océanos de datos son generados constantemente, y ahora disponemos de sistemas que permitan conectar la información. El famoso “connecting the dots” de Steve Jobs reaparece con fuerza. Algoritmos digitales pueden generar patrones: a partir de los pixels, reconocen una cara. A partir de los sonidos, reconocen una conversación. A partir de los datos históricos, reconocen una tendencia. A partir de las observaciones de fenómenos naturales, reconocen (o inducen) una nueva ley física. A partir de indicadores empresariales, reconocen una estrategia. Por primera vez, los ordenadores desarrollan una capacidad reservada hasta ahora a los humanos: la asociación de información para generar patrones lógicos superiores. Si esa información es inconexa y asocia conceptos no previamente relacionados, los patrones emergentes son patrones creativos. Se externaliza la inteligencia. Podemos estar ante un fenómeno similar al que significó la invención de la imprenta. Con ella, la información dejó de ser propiedad de una serie de monasterios aislados, y se abrió al mundo, con su impacto en la revolución científica posterior que originó la Ilustración, y desencadenó el capitalismo moderno. Ahora, es la inteligencia (el uso de la información) la que se externaliza a las conversaciones entre sistemas digitales autónomos.

¿Cuál será el efecto de la externalización de la inteligencia en los negocios (o, mejor dicho, de la commoditización de la misma)? No sólo la emergencia de nuevos modelos de negocio y de nuevas posibilidades empresariales, ahora impensables (el tiempo las irá desvelando). La extensión de la economía virtual tendrá un fuerte impacto en el mercado de trabajo (en esto también coincidimos con Arthur). Los economistas clásicos siguen defendiendo que, ante cualquier cambio tecnológico, los viejos empleos son substituidos por nuevos empleos. El automóvil supuso el fin de los conductores de carrozas y de múltiples artesanos del metal. Pero el balance fue positivo. Como la llegada del ordenador, internet o el teléfono móvil, creadores netos de industrias enteras. Pero ahora el escenario es diferente: una “twin economy” (economía gemela), digital, se está construyendo. Los empleos que desaparecen no son substituidos porque pasan a formar parte de esa economía virtual, son desarrollados por algoritmos. Empleos de carga cognitiva e inteligencia creciente. Quizá hemos llegado al “punto de Keynes” (quien predijo que en 2030 existiría producción en abundancia, pero desempleo masivo).

La conclusión de Arthur es que hemos iniciado la Era Distributiva, un nuevo tiempo donde la producción de bienes y servicios deja de ser un problema, y el gran reto es desplegar mecanismos de distribución eficiente del valor creado. Mientras en la vieja Era Productiva las políticas de desarrollo incentivaban el crecimiento económico (proyectado en el PIB), un nuevo mindset debe ser creado y desplegado cuando la gran restricción no es la producción ni el crecimiento, sino el acceso al trabajo y a los bienes. La Era Distributiva cuestionará los viejos principios del capitalismo ortodoxo y, para bien o para mal, será una era de intensa carga política. La producción y el crecimiento ya son sólo problemas de tecnología e ingeniería. La distribución del valor para evitar que el sistema colapse es un urgente problema político.